一种新的鲁棒自适应波束形成算法

基于盲源分离的自适应波束形成算法研究自适应波束形成算法是一种利用多普勒效应和自适应控制技术,对信号进行调制和解调的通信算法。

在无线通信系统中,自适应波束形成算法被广泛应用于盲源分离的无线通信系统中,以提高信道容量和降低信噪比。

本文将介绍基于盲源分离的自适应波束形成算法的基本原理和实现方法,并探讨其在无线通信系统中的应用场景和优势。

一、基于盲源分离的自适应波束形成算法的基本原理在无线通信系统中,为了实现盲源分离,需要使用频率选择性衰落信道模型来描述信号在传输过程中受到的衰落和干扰。

同时,为了降低多径效应对通信系统的影响,需要使用自适应波束形成算法来调整信号的调制方式和幅度,以获得更好的通信效果。

基于盲源分离的自适应波束形成算法的基本原理包括:1. 利用多普勒效应和频率选择性衰落信道模型,计算出盲源在不同频率上的发射和接收信号的幅度和相位,从而确定最佳调制方式和幅度。

2. 利用自适应控制技术,对调制方式、幅度和相位进行动态调整,以适应不同的盲源和环境。

3. 利用基带自适应技术,对自适应波束形成算法进行调整和优化,以提高通信系统的效率和稳定性。

二、基于盲源分离的自适应波束形成算法的实现方法基于盲源分离的自适应波束形成算法的实现方法可以分为以下几个步骤: 1. 采集盲源在不同频率上的发射和接收信号,并利用频谱分析和功率谱密度估计技术,计算出盲源的分布情况。

2. 根据采集到的盲源分布情况,使用频率选择性衰落信道模型和自适应波束形成算法,计算出最佳的调制方式和幅度。

3. 对计算出的调制方式和幅度进行优化,以实现自适应波束形成算法的动态调整和优化。

4. 将调制后的信号进行编码和解码,以实现无线通信。

三、基于盲源分离的自适应波束形成算法在无线通信系统中的应用场景和优势基于盲源分离的自适应波束形成算法在无线通信系统中具有广泛的应用场景和优势,包括:1. 提高信道容量,降低信噪比,从而提高通信效率。

2. 支持多用户和多业务通信,实现分布式通信和数据共享。

一种非平滑相干干扰鲁棒的自适应波束形成器
卢文龙;李旦;毕权杨;张建秋
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2024(46)5
【摘要】针对文献报道的鲁棒自适应波束形成(robust adaptive beamforming,RAB)算法,分析了在存在相干干扰时其性能严重下降甚至失效的原因:通过将接收信号协方差矩阵分解为阵列流形矩阵左和共轭右乘一个矩阵P的描
述形式,在存在相干干扰时,P为非对角阵,其非对角元素表征了信号与干扰间的互相关,该成分造成了RAB算法的失效;另表明:快拍数有限可视为特殊的相干干扰情况。

为此,提出了一种构建P为对角阵的协方差矩阵拟合方法;并据拟合的协方差矩阵,给出了对非平滑相干干扰RAB方法。

仿真验证了分析的有效性,所提方法在相干干扰时仍能实现非相干干扰时的性能,且收敛速度优于报道方法。

【总页数】10页(P1467-1476)
【作者】卢文龙;李旦;毕权杨;张建秋
【作者单位】复旦大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】V243.2
【相关文献】
1.一种基于周期平稳的鲁棒盲神经网络波束形成器1
2.一种易于电路实现的鲁棒盲
神经网络波束形成器3.一种新的适用于相干环境的自适应波束形成器4.接收多径
相干信号的鲁棒自适应波束形成算法5.抑制信号失配和非平稳干扰的鲁棒性自适应波束形成
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第3章 自适应波束形成及算法（3.2 自适应波束形成的几种典型算法）3.2 自适应波束形成的几种典型算法自适应波束形成技术的核心内容就是自适应算法。

目前已提出很多著名算法，非盲的算法中主要是基于期望信号和基于DOA 的算法。

常见的基于期望信号的算法有最小均方误差（MMSE ）算法、小均方（LMS ）算法、递归最小二乘（RLS ）算法，基于DOA 算法中的最小方差无畸变响应（MVDR ）算法、特征子空间（ESB ）算法等[9]。

3.2.1 基于期望信号的波束形成算法自适应算法中要有期望信号的信息，对于通信系统来讲，这个信息通常是通过发送训练序列来实现的。

根据获得的期望信号的信息，再利用MMSE 算法、LMS 算法等进行最优波束形成。

1．最小均方误差算法（MMSE ） 最小均方误差准则就是滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小，求得最佳线性滤波器的参数，是一种应用最为广泛的最佳准则。

阵输入矢量为： 1()[(),,()]TMx n x n x n =（3-24）对需要信号()d n 进行估计，并取线性组合器的输出信号()y n 为需要信号()d n 的估计值ˆ()dn ，即 *ˆ()()()()H T d n y n w x n x n w === （3-25） 估计误差为：ˆ()()()()()H e n d nd n d n w x n =-=-（3-26）最小均方误差准则的性能函数为：2{|()|}E e t ξ= （3-27）式中{}E 表示取统计平均值。

最佳处理器问题归结为，使阵列输出()()Ty n w X n =与参考信号()d t 的均方误差最小，即：2{|()|}M i n E e t式（3-28）也就是求最佳权的最小均方准则。

由式（3-26）～（3-28）得：2*{|()|}{()()}E e t E e n e n ξ==2{|()|}2R e []T Hxdxx E d nw r w R w =-+ （3-29）其中，Re 表示取实部，并且：[()()]H xx R E x n x n = （3-30）为输入矢量()x n 的自相关矩阵。

MVDR自适应波束形成算法研究摘要波束形成技术和信号空间波数谱估计是自由空间信号阵列处理的两个主要研究方面。

MVDR是一种基于最大信干噪比（SINR）准则的自适应波束形成算法。

MVDR算法可以自适应的使阵列输出在期望方向上功率最小同时信干噪比最大。

将其应用于空间波数谱估计上可以在很大程度上提高分辨率和噪声抑制性能。

本文将在深入分析MVDR算法原理的基础上，通过计算机仿真和海上试验数据处理的结果，分析了MVDR算法在高分辨率空间波数谱估计应用中的性能。

同时通过比较对角加载前后的数据处理结果，分析对角加载对MVDR的改进效果。

关键词：波束形成；空间波数谱估计；MVDR；对角加载Study of MVDR Self-adapting Beam-forming AlgorismAbstractBeamforming technology and signal special beam-number spectral estimation are the two major researching emphasis in array signal processing. MVDR is a self-adapting algorism based on the maximal SINR principle. It can self-adaptingly make the array output reach maximum on the expected direction with the lowest SINR. Applying this algorism to special beam-number spectral estimation can to great extent increase the resolution and the inhibition capability. This paper makes a further analysis of MVDR algorism with the result of computer emulation and the processing of experimental data. Furthermore, this paper also shows the improvement of diagonal-loading technology to MVER algorism.Keywords: Beam-forming ；Spatial Wave-number spectral estimation；MVDR；Diagonal loading目录1．引言 (4)2．MVDR自适应波束形成算法原理 (4)2．1 MVDR权矢量 (4)2．2 协方差矩阵估计 (6)2．3 MVDR性能分析 (7)2．4 MVDR算法在空间波数谱估计中的应用 (8)仿真实验1 (8)仿真实验2 (9)应用实例1 (9)3．MVDR性能改善 (11)3．1 快拍数不足对MVDR算法的影响 (11)仿真实验3 (13)3．2 对角加载 (14)仿真实验4 (15)3．3∧xxR替代∧NNR的误差分析 (16)仿真实验5 (17)3．4 对角加载应用实例 (18)应用实例2 (18)总结 (21)参考文献 (22)一． 引言MVDR （Minimum Variance Distortionless Response ）是Capon 于1967年提出的一种自适应的空间波数谱估计算法。

一种新的频域自适应波束形成算法
张小飞;徐大专
【期刊名称】《兵工学报》
【年(卷),期】2006(027)003
【摘要】在分析传统自适应波束形成的基础上,提出了一种新的频域自适应波束形成算法.该波束形成算法先对输入信号进行FFT,然后在空间频域上带通滤波,最后通过LMS(最小均方)算法实现自适应波束形成.FFT变换后信号自相关下降,LMS算法收敛速度提高;空间频域上带通滤波可以消除带外的干扰信号,实现容易;带通滤波后的信号维数大大下降,LMS算法计算量和存储量大大降低,收敛速度进一步提高.理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度很快、性能较好,且计算量和存储量较少,易于实时实现.
【总页数】4页(P428-431)
【作者】张小飞;徐大专
【作者单位】南京航空航天大学,电子工程系,江苏,南京,210016;南京航空航天大学,电子工程系,江苏,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
【相关文献】
1.一种新的基于角度分布的自适应波束形成算法 [J], 张锦中;武思军;张曙
2.一种新的卫星智能天线自适应波束形成算法 [J], 王丽娜;王兵
3.一种新的天线阵列盲自适应波束形成算法 [J], 唐恬;姜军;张平
4.一种新的变步长LMS算法及在自适应波束形成中的应用 [J], 景源;汪洪涛
5.一种新的自适应波束形成优化算法 [J], 张爱丽;赵晓焱;李志勇
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声学自适应波束形成算法
声学自适应波束形成算法是一种利用波束形成技术来改善声学
信号传输和接收质量的方法。

该算法可以自动调整波束，以最大化信号强度和降低噪声干扰。

它可以应用于各种声学系统，例如无线电通信、水声通信和声纳系统。

该算法的基本原理是通过对接收到的声波进行分析，自适应地调整波束，以最大程度地捕捉目标信号，并消除干扰信号。

这种方法可以在复杂的声学环境中实现高质量的声音传输，例如在海洋中进行水声通信时，可以利用自适应波束形成算法来消除水流和海浪的噪声，以便接收远程传输的信息。

该算法的实现需要使用数字信号处理技术，例如滤波器和自适应滤波器，以实现波束的自适应调整。

此外，需要使用特定的算法，例如最小均方误差算法和LMS算法，来对接收到的信号进行处理和调整。

总之，声学自适应波束形成算法是一种非常实用和有效的技术，可以显著提高声学信号的传输和接收质量。

它将在许多声学应用中发挥重要作用，帮助人们更好地利用声音进行通信和探测。

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